Métodos eficientes para la cuantificación de muestras de ADN

Aquest treball s'ha centrat en l'estudi i optimització d'una aplicació bioinformàtica usada per a obtenir estimacions quantitatives de les espècies contingudes en una mostra complexa d'ADN. L'aplicació és un WorkFlow lineal compost per diverses etapes, en les quals es van processant les diverses mostres. Al llarg del projecte s'han realitzat múltiples experiments, en la seva majoria relacionats amb el paral·lelisme i l'eina BWA, amb l'objectiu de millorar el rendiment del WorkFlow. També es crea una heurística amb la qual optimitzar els temps d'execució. Les execucions del treball ser realitzen en un clúster. Els resultats finals usant la millor configuració i la millor heurística han permès reduir els temps d'execució significativament enfront d'altres configuracions i heurístiques usades.This work has focused on the study and optimization of a bioinformatics application used to obtain quantitative estimates of the species contained in a complex DNA sample. The application is a linear workflow made up of various stages, in which the various samples are processed. Throughout the project, multiple experiments have been carried out, mostly related to parallelism and the BWA tool, with the aim of improving the performance of workflow. A heuristic is also created with which to optimize execution times. Job executions are performed on a cluster. The final results using the best configuration and the best heuristic have allowed to reduce execution times significantly compared to other configurations and heuristics used.Este trabajo se ha centrado en el estudio y optimización de una aplicación bioinformática usada para obtener estimaciones cuantitativas de las especies contenidas en una muestra compleja de ADN. La aplicación es un WorkFlow lineal compuesto por varias etapas, en las cuáles se van procesando las diversas muestras. A lo largo del proyecto se han realizado múltiples experimentos, en su mayoría relacionados con el paralelismo y la herramienta BWA, con el objetivo de mejorar el rendimiento del WorkFlow. También se crea una heurística con la que optimizar los tiempos de ejecución. Las ejecuciones del trabajo ser realizan en un clúster. Los resultados finales usando la mejor configuración y la mejor heurística han permitido reducir los tiempos de ejecución significativamente frente a otras configuraciones y heurísticas usadas